Pengembangan model Large Language Model (LLM) yang canggih membutuhkan biaya komputasi yang sangat besar, seringkali mencapai triliunan operasi floating-point (FLOPs). Proses pelatihan dari nol ini memakan waktu dan sumber daya yang tidak sedikit. Namun, bagaimana jika kita bisa menciptakan model AI baru yang powerful, mewarisi kemampuan terbaik dari model-model yang sudah ada, tanpa harus mengulang seluruh proses pelatihan yang mahal?
Inilah yang coba dijawab oleh metode konstruksi terbaru yang disebut “Assembly-of-Experts” (AoE). Berbeda dengan metode fine-tuning tradisional yang memerlukan pembaruan gradien yang intensif, AoE memungkinkan penggabungan parameter dari beberapa model “induk” (parent models) untuk menciptakan model “anak” (child model) dengan biaya komputasi yang jauh lebih rendah, bahkan dalam waktu linear. Metode ini membuka jalan baru untuk pengembangan AI yang lebih efisien dan adaptif, sangat relevan bagi bisnis di Indonesia yang ingin mengadopsi teknologi AI dengan lebih cepat dan hemat biaya.
Apa Itu “Assembly of Experts” (AoE)?
Bayangkan Anda memiliki dua model AI yang sudah terlatih dengan baik, masing-masing unggul dalam hal yang berbeda. Misalnya, satu model sangat baik dalam penalaran mendalam, sementara model lainnya sangat efisien dalam memberikan jawaban yang ringkas. Metode “Assembly of Experts” (AoE) memungkinkan kita untuk mengambil bagian-bagian (parameter) dari kedua model ini dan menggabungkannya untuk menciptakan model baru.
Proses penggabungan ini dilakukan dengan menginterpolasi (mencampur dalam proporsi tertentu) bobot parameter dari model-model induk. Keunikan AoE adalah interpolasi ini bisa dilakukan secara individual untuk setiap bagian model, memungkinkan pengembang untuk secara spesifik meningkatkan atau menekan fitur-fitur semantik tertentu dari model induk. Hasilnya adalah model anak yang mewarisi karakteristik yang diinginkan dari kedua induknya. Metode ini jauh lebih cepat dan efisien dibandingkan fine-tuning, yang memerlukan pelatihan ulang sebagian besar model.
Mengapa AoE Penting untuk Bisnis?
Efisiensi adalah kunci dalam adopsi teknologi, terutama di lingkungan bisnis yang dinamis seperti di Indonesia. Pengembangan AI tradisional memerlukan investasi besar dalam infrastruktur komputasi dan waktu. Metode seperti AoE secara drastis mengurangi hambatan ini.
Dengan AoE, perusahaan dapat menciptakan varian model AI yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik mereka dengan cepat. Misalnya, menggabungkan model yang kuat dalam analisis data keuangan dengan model yang baik dalam interaksi pelanggan untuk menciptakan AI yang efisien dalam layanan finansial. Pengurangan biaya komputasi dan waktu pengembangan berarti perusahaan dapat bereksperimen lebih banyak, berinovasi lebih cepat, dan mengimplementasikan solusi AI yang lebih relevan tanpa membengkaknya anggaran. Ini adalah langkah maju dalam menjadikan AI lebih mudah diakses dan diterapkan untuk berbagai skala bisnis.
Fenomena “Emergent Behavior”: Kejutan dalam Penggabungan Model
Salah satu temuan menarik dari penelitian tentang AoE adalah munculnya “perilaku yang muncul” (emergent behavior). Ini berarti bahwa ketika parameter dari dua model digabungkan, sifat-sifat baru yang tidak hanya sekadar campuran linear dari kedua induk bisa tiba-tiba muncul pada proporsi penggabungan tertentu.
Sebagai contoh, dalam studi kasus DeepSeek R1T “Chimera” yang menggabungkan model DeepSeek V3-0324 dan R1, kemampuan penalaran terstruktur yang menjadi ciri khas R1 (ditandai dengan jejak penalaran
Studi Kasus: Lahirnya Chimera LLM
Penelitian terbaru berhasil mengkonstruksi DeepSeek R1T “Chimera”, sebuah model hibrida open-weights berukuran 671 miliar parameter. Model ini diciptakan dengan menggabungkan komponen “expert” dari DeepSeek V3-0324 dan R1. Hasilnya sangat mengejutkan: Chimera mewarisi tingkat kecerdasan setara R1, namun dengan efisiensi yang jauh lebih baik, menghasilkan sekitar 40% lebih sedikit output token.
Efisiensi token yang lebih tinggi ini sangat penting karena secara langsung mengurangi biaya inferensi (biaya saat model digunakan) dan mempercepat waktu respons. Chimera dibangun tanpa proses fine-tuning atau distilasi yang mahal, menunjukkan potensi besar metode AoE. Model ini terbukti efektif dalam berbagai aplikasi dan telah digunakan secara internal sebelum akhirnya dirilis ke publik. Keberhasilan Chimera menunjukkan bahwa penggabungan struktural pada arsitektur MoE (Mixture-of-Experts) adalah metode yang efektif untuk menciptakan LLM berperforma tinggi dengan efisiensi yang lebih baik.
Implikasi bagi Pengembangan AI di Indonesia
Penelitian seperti “Assembly of Experts” ini memiliki implikasi signifikan bagi ekosistem teknologi di Indonesia. Dengan adanya metode yang lebih efisien untuk menciptakan dan menyesuaikan model AI, perusahaan teknologi lokal dapat lebih cepat mengembangkan solusi yang relevan dengan pasar dan kebutuhan spesifik industri di Indonesia.
Ini berarti percepatan dalam transformasi digital di berbagai sektor, mulai dari manufaktur, kesehatan, hingga smart city. Kemampuan untuk menggabungkan dan mengoptimalkan model AI yang sudah ada memungkinkan pengembangan solusi yang lebih terjangkau dan dapat diakses oleh lebih banyak pelaku bisnis. Fokus pada efisiensi dan adaptabilitas ini sejalan dengan visi ARSA Technology untuk menghadirkan solusi AI dan IoT yang memberikan dampak nyata dan terukur bagi industri di Indonesia.
Bagaimana ARSA Technology Dapat Membantu?
Meskipun ARSA Technology tidak berfokus pada pengembangan LLM berskala global seperti DeepSeek, kami adalah pemimpin dalam penerapan solusi AI dan IoT yang disesuaikan untuk kebutuhan spesifik industri di Indonesia. Inovasi dalam pengembangan model AI seperti AoE memperkuat keyakinan kami bahwa masa depan teknologi adalah tentang menciptakan solusi yang cerdas, efisien, dan adaptif.
ARSA Technology, yang berpengalaman sejak 2018, memiliki keahlian dalam menerjemahkan teknologi AI kompleks menjadi solusi praktis yang dapat diimplementasikan di lapangan. Kami menyediakan solusi analitik video AI untuk pengawasan cerdas, sistem parkir pintar untuk efisiensi manajemen lalu lintas, monitoring alat berat berbasis IoT untuk optimasi operasional, dan banyak lagi. Kami memahami tantangan unik bisnis di Indonesia dan siap menjadi mitra teknologi Anda untuk mewujudkan transformasi digital yang memberikan keunggulan kompetitif.
Kesimpulan
Metode “Assembly of Experts” (AoE) mewakili pergeseran paradigma dalam pengembangan model AI, menawarkan cara yang jauh lebih efisien untuk menciptakan varian model baru dengan menggabungkan model yang sudah ada. Temuan seperti “emergent behavior” dan keberhasilan model Chimera menunjukkan potensi besar dari pendekatan ini untuk menghasilkan model yang tidak hanya kuat tetapi juga lebih efisien dalam penggunaan sumber daya. Bagi bisnis di Indonesia, inovasi semacam ini membuka peluang untuk adopsi AI yang lebih cepat, terjangkau, dan disesuaikan.
Konsultasikan kebutuhan AI Anda dengan tim ARSA Technology.
